基于物联网、云计算架构物流园区供应链管理平台2

基于物联网、云计算架构物流园区供应链管理平台2
基于物联网、云计算架构物流园区供应链管理平台2

基于物联网、云计算架构物流园区供应链管理平台

来源:万方数据作者:数字中国管理员日期:2012-1-16 9:41:14 访问量:12次

关键词:物联网云计算

摘要:随着物流同区逐步成为物流企业大量集聚的空间区域,如何加快物流园区供应链管理公共平台的建设,支持各类物流企业依托物流园区开展物流供应链服务,已经成为当前国内外学者关注的热点。

1、引言

随着物流同区逐步成为物流企业大量集聚的空间区域,如何加快物流园区供应链管理公共平台的建设,支持各类物流企业依托物流园区开展物流供应链服务,已经成为当前国内外学者关注的热点。但是与现有供应链管理平台相比,物流园区供应链管理平台的构建面临以下问题:①移动工作任务,园区集聚的各类物流企业,其业务活动常常表现为较大空间范围内的频繁移动服务过程,对园区供应链业务数据采集的时效性和准确性要求更高;②高度专业分工,物流园区具有典型的产业集群特征,相关企业的专业分工程度较高,因此,对于企业之间协同信息传递的可靠性和及时性要求更高;③海量数据服务需求。集聚在物流园区的物流企业数量较多。对SaaS 和PaaS服务模式的接受程度也较高。因此园区供应链管理平台的信息种类和数量都成倍增加。要求其具备高效的海量数据处理能力;④智能信息服务需求,随着园区数据海量特征的日趋突出,如何对海量物流数据进行智能挖掘与处理,支持企业在合适的地点和时间,及时准确地获得合适的信息或知识服务,也是当前物流园区供应链管理平台面临的重大挑战。

物联网技术的快速发展为上述问题的解决提供了新的思路。物联网是指通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,具有全面感知、可靠传递和智能处理等特征。但现有物联网研究主要集中在物联网领域的共性基础关键技术研究上。如物联网编码技术、RFID射频识别、传感器、无线网络传输、高性能计算、智能控制等翻,但如何对海量物品信息进行后期的高效利用。对各类服务进行整合。并且提供给企业或个人更为人性化的服务。尚没有得到足够的重视。同时。已有的应用性研究也多见于智能交通、电力抄表和智能家居等,有关物流供应链管理领域的应用研究并不多见。因此,本文拟在分析物流同区供应链管理特征的基础上。深化研究物联网和云计算技术在物流园区供应链管理中的应用,并建立基于物联网技术的园区供应链管理平台,以提高物流周区对社会物流资源的整合利用和优化配置效率。

2、平台技术架构

基于物联网技术的物流周区供应链管理平台是指通过传感器等终端数据采集设备、无线传感网络等各类物联网技术应用。实现对车辆、货物、集装箱、仓储等物流资源状态的全程监控。建立统一的园区多元数据集成中间件。在此基础上,采用SOA平台架构建立周区供应链集成管理平台,支持平台以SaaS软件方式为周区内外各类物流服务主体提供应用软件系统服务,以PaaS平台服务方式为园区内外用户提供各类Web服务。进而建立园区供应链“云计算”公共服务中心。通过园区供应链的数据挖掘,实现同区物流资源的优化配置。该平台的概念模型包括物流资源层、数据采集层、网络通信层、供应链数据层、供应链应用层、供应链服务层、供应链决策层等7大层次,如图1所示。

(1)物流资源层

该层刻画了园区供应链管理面向物流资源对象的视图描述。

(2)数据采集层

该层应用物联月关键技术实现了对各类物流资碌宴时状态的监控和跟踪。根据数据采集时间周期,分为3种:基于RFlD等终端数据设备的实时数据采集;基于专用企业接口系统的定期数据采集;基于特定情况发生的应急数据采集,如发生特大自然灾害时有关道路通行信息的采集。

(3)网络通信层

该层是在集成物流园区有线/无线网络和传感器网络的基础上,建立具有自适应自组织特征的物联网网络通信系统,重点实现基于混台汇聚点的无线传感器网络构建。

(4)供应链散据层

该层提供了数据定义、数据集成、数据交换和数据分发等4类数据管理组件,建立了统一描述的多元物流数据视图模型以及支持园区物流资源及其业务数据自主统一访问的专用集成数据中间件。

(5)供应链应用层

以SaaS应用模式为用户提供了包括货物运输管理系统、仓储管理系统、司机手机服务系统、货代管理系统、LCD/LED信息发布系统等在内的多类软件系统租赁服务。

(6)供应链服务层

该层定义了资源定位服务、信息椎送服务、资源调度服务等4娄供应链通用服务单元,支持以PaaS平台服务方式为用户提供上述4类Web服务。

(7)供应链决策层

重点建立并依托园区“云计算”公共服务中心,根据用户要求和同区资源优化配置目标,调度相关计算资源,开展分布海量数据挖掘;通过数据分析和挖掘结果,支持园区供应链的业务协同和管理优化。

3、关键技术实现

3.1 支持园区供应链管理的物联网构建技术

物流园区的工作移动性和业务复杂性等特点,需要在集成有线/无线网络和传感器网络的基础上,建立适应多类型障碍、满足园区连通与覆盖目,并支持RFID、EPC和移动数据终端等多种数据采集和交换方式的物联网,如图2所示。其中,园区物流供应链上各环节之间主要是通过VPN等有线网络进行商务数据的采集和交换,如仓储企业和运输企业之间的配送订单数据;物流企业与运输车辆、驾驶员等通过移动宽带等无线网络进行物流资源或物品状态数据的采集和交换,如车辆当前位置和可用状态数据;而对货物及运载货物的集装箱、托盘等储运工具在园区内部的实时状态监控,主要是采用园区传感器网络进行采集和交换,并通过和有线网络/无线网络的集成,以合适的方式推送给园区内外相关业务主体。

园区传感网络设计采用基于Zigbee协议和成簇拓扑系统的自适应自组织网络体系,包括汇总数据点、区域路由节点和传感器节点3类节点类型。其中,每个传感器节点都具有自我修复能力。不仅可以实现数据采集功能。而且兼有实现数据转发和自检功能。通过网络配置,所有

无线传感器节点可以直接互相通信。且每个传感器节点都有多条路径到达基站节点。每一次网络传输都会选择一条或者多条路南进行多跳传输,将所要传输的数据信息传给基站,以增强网络信息传输的可靠性。

3.2融合物联网数据的多源数据集成中间件技术

物流园区供应链中多种数据接入和交互方式的存在。使得不同物流资源的数据格式存在较大差异,必须建立支持不同应用程序独立于异构数据源访问的统一数据集成中间件。它包括资源属性数据模型、物流业务数据模型、空间地理数据模型、过程数据模型、元数据模型和知识数据模型等6类数据管理模型。如图3所示。其中,资源属性数据模型、物流业务数据模型和空间地理数据模型属于静态源数据。通过中间件中的数据格式定义模块、源数据解释模块、数据迁移管理模块和数据质量控制模块。可以为园区供应链管理平台提供上述不同类型数据的标准接入功能。并将分散存放的上述数据抽象为结构化的分布式数据库。过程数据模型反映的是通过同区物联网实时采集的物品动态过程数据特征。通过数据中间件中的数据存取管理模块和数据质量控制模块。可以实现上述海量过程数据流的高效存储和访问。通过数据中间件中的分布异构数据源整合模块,则可以将对来自不同传感器节点的数据进行汇总、清洗和整理,得到完整记录物品运动状态的过程数据流概要模型。元数据组织模型是通过数据映射模块、XML表达模块、数据转换模块和语义冲突解决模块,建立的园区供应链数据集成视图模型。它根据实体关系,采取合适的数据结构对资源属性数据、物流业务数据、空间地理数据和过程数据之间的网络关系添加语义注解,并根据数据标准进行数据转换和规范表达,可以支持不同应用系统的独立自主访问。知识数据模型反映的是支持园区供应链管理优化的各类知识信息,如车辆调度优化信息、配送路线优化信息等。这些信息是通过元数据抽取模块、数据访问模块、数据集成模块和数据挖掘模块。对原始数据进行处理得到的知识信息,在合适的时间和地点被主动推送给不同的主体。用以实现园区供应链上各环节之间的协同运行。

3.3基于任务情境的信息智能推送服务技术

物联网技术的应用不仅要为园区供应链平台提供强大的数据采集和通信服务。更为关键的是要为冈区供应链上不同主体之间的数据交换,尤其是如何根据不同主体面临任务环境的差异,进行业务信息或知识的智能推送,提供强大的技术支撑。任务情境是指园区供应链管理任务面临内外环境因素的特征。通过建立基于任务情境的信息智能推送服务系统,可以根据任务情境感知处理信息,提供适时适地的数据交换和分发服务,强调增强系统对复杂环境下任务需求的敏感性和适应性,如图4所示。

其中,数据交换服务提供了兼容对等交换与主从交换的混合业务数据交换模式及机制,能够支持园区供应链管理平台通过物联网数据中心、云计算公共服务中心、企业数据专用接口等多种途径。进行任务情境数据采集和业务数据交换:数据分发或推送服务则提供了任务情境感知和触发组件。能够实现任务情境特征的结构化描述。并通过预先设定的情境触发规则。支持同区供应链管理平台为成员企业提供主动、及时和针对性的信息分类智能推送服务。如基于服务请求者查询触发的定向信息推送服务、基于任务时间情境触发的信息推送服务、基于任务地点情境触发的信息推送服务和基于任务用户偏好情境触发的信息推送服务。

3.4基于“云计算”公共平台的园区供应链决策优化技术

基于“云计算”模式的园区供应链决策优化系统构成如图5所示。其核心是在园区“云计算”公共服务模式的总体架构下,建立由园区内外应用系统服务器、GIS应用服务器、物流企业服务器等软硬件资源构成的计算资源协作群,通过海量分布计算资源的敏捷调度,使每个用户均能享受园区“云计算”平台提供的分布异构海量数据分析和挖掘服务。其中,园区供应链全局控制节点Agent负责对用户任务进行结构化分解,确定所采用的数据挖掘模型及其相关数据集,然后为不同的子任务执行找到相应的Web服务资源节点,实现挖掘任务与相关计算资源的动态绑定,进而汇总各个局部节点传递的数据和知识。并以可视化方式提交给用户。各分节点Agent则根

据全局控制节点Agent分配的子任务集合,提供局部自治的数据挖掘,并将相关子任务执行结果返回给上层节点。

4、应用案例分析

目前,该平台的原型系统已在杭州通创物流科技有限公司开发的“面向物流阉区的物流供应链集成管理平台”中得到初步应用,使用该系统的物流园区,由物流商务医(提供信息服务和开票结算)、货运专线区、仓储服务区、车辆集散中心、钢材商贸物流中心等功能区域构成。其中,货运专线区集聚了30多家货运专线企业,并在全国40多个城市有合作装卸货网点,能够为园区内部的刚才及其他商品提供全国性配送服务。

该平台的应用架构如图6所示。首先,系统通过在仓储区等地设置传感器节点等数据采集设备,采用“一卡通”系统为园区车辆、储运设备和人员绑定RFID射频卡,建立了集成有线网络和无线传感网络的物联网系统,支持电脑、LCD、LED、车载终端和RFID等多种网路数据实时采集方式;其次,建立了由基础数据、业务数据、决策数据和元数据构成的数据中心,支持平台各应用系统进行自主访问;第三,提供了一站式登录的园区应用软件服务,支持以SaaS模式为入园企业提供专线货物运输管理系统、企业仓储管理系统、GPS/GIS监控应用服务等软件系统服务,支持PaaS模式为用户提供园区公共资源的Web服务,如依托货运配载系统提供货运配载服务,依托网上车库系统提供车库资源查询和调用服务等:最后,平台还提供了非常强大的增值信息服务,支持平台以手机短信服务、专用设备信息接收信息大厅自助查询机等方式,为各类用户提供强大的分类信息推进服务。

5、结论和展望

本文提出的物流园区供应链管理下台架构在物联网和云计算技术上,不仅能够支持对物流资源及相关物品的全程动态跟踪,实现适时适地的信息智能分类推送服务,而且能够支持平台以

SaaS、PaaS和IaaS等方式为园区供应链上各企业提供各IT资源应用服务,对于支持物流企业依托园区供应链管理平台,组建面向不同任务的物流服务供应链,并实现同区供应链协同管理具有重要的意义。应用实践充分表明,该平台实施有利于提高物流园区软硬件信息资源的共享效率,显著降低园区信息化投资成本。增强园区社会物流资源整合能力。

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构 在私有云当中,主要包含以下几个组件:物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。(如图私有云参考架构) 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源,包括存储、计算服务器、网络,无论是云还是传统的数据中心,都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现,也就是说,所有的物理基础架构应当是统一被管,且任一设备可以看成是无状态,或者说并不与其它的资源,或者是上层应用存在紧耦合关系,可以被私有云根据最终用户的需求,和预先定制好的策略,对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件,通过虚拟化的方式,可以让计算资源运行超过以前更多的负载,提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署,物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整,提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态,比如性能、可用性、故障、事件汇总等等,并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件,服务自动化层拥有自动化配置和部署功能,可以进行服务模板的制定,并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册,用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求,由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法,让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系,通过云API,可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池,包括不同架构的计算资源,并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口,云服务门户上提供了所有可用服务的目录,并提供了完善的服务申请流程,用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版,可自由编辑!】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统”,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

物联网与云计算

由工业和信息化部支持、赛迪集团与浙江省经济和信息化委员会联合主办的“中国城市云计算系列现场会”(杭州站)7月13日在浙江省人民大会堂隆重举行。本次会议的主题为“云经济助推中小企业创新发展”。杭州东部网络科技有限公司副总经理宋述东在会上发表《智慧园区云搭建创业创新环境》主题演讲。 宋述东指出,物联网是向互联网向物理世界的延伸,云计算是基于物联网的IT资源的使用和交互的模式。他认为物联网和云计算的关系是一个优势互补的关系,物联网所面临的问题正好是云计算的特点,如低成本、大规模、海量实时数据,而大数据的交互处理等问题都是云计算要解决的问题。 以下是杭州东部网络科技副总经理宋述东演讲实录: 宋述东:各位好,我今天介绍的主题是智慧园区云搭建创业创新环境。我们是东部软件园发展科技产业的载体,下面我会结合东部软件园在智慧园区实践方面的经验谈一下这方面的认识和体会,主要分为两个方面。 东部软件园建立于2001年,我们在建园之初就提出了“培育创新创业环境,加速中小企业成长,带动区域经济提升”的宗旨,经过了十几年的建设发展,目前已经成为浙江省一家有代表性品牌的科技园区,我们也相应的获得了包括浙江省科技企业孵化器,国家级科技企业孵化器等一系列的荣誉。我们园区坚持以客户为中心,以科技产业、科技投资、科技孵化为内涵,搭建中小企业科技创新综合服务平台,通过企业集聚形成了五大特色产业集群,这里包括了电子商务、服务外包、集成电路、物联网、地理位置信息这些产业,每一个产业里都有品牌性的企业,还有大量中小型的科技企业。 今年成立的中国软件园区发展联盟大会上,我们经过工信部和软件园区一致推选,我们和国内十大园区一起成为中国软件园区发展联盟的副理事长单位,也是对我们在园区行业工作成绩的一种认可。在我们东部软件园发展过程中,我们确立了中国科技创新产业园这么一个总目标,不断在探索一条可持续发展的科技园区成功发展模式。从这个战略目标的角度也提出了新的要求,归纳起来主要是两个方面,一是园区的转型升级,也就是解决科技园区如何实现低碳、高效、可持续的发展问题。第二,中小企业的成长问题。这是围绕着科技创新服务体系的建设,加快科技产业的发展。 针对这两方面的需求,我们结合在园区的实践经验,并运用物联网和云计算相关的技术,我们制订了智慧园区的系统解决方案,这个系统解决方案的意义,一方面是实施园区信息化提升工程,在提高园区基础设施和客户关系信息化水平基础上,全面深度开发园区信息资源,目的是为园区产业培育和企业发展提供增值服务,解决了科技园区的可持续发展问题,实现了社会、经济、和环境效益的统一。 另一方面意义,带动新兴产业带动作用,刚刚也提到了我们的智慧园区主要是应用了物联网和云计算这两大新兴战略产业,物联网是向互联网向物理世界的延伸,云计算是基于物联网的IT资源的使用和交互的模式。我们认为物联网和云计算的关系是一个优势互补的关系,物联网所面临的问题正好是云计算的特点,比如低成本、大规模、海量实时数据,大数据的交互处理这些问题都是云计算要解决的问题。

云计算平台架构及分析

一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立,是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心,致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展,IT投入不断加大,随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台,主要用于研发和测试,由于项目多、任务紧,一台PC经常要用于不同的项目开发,而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计,华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发,也就是每年要重新搭建四次开发环境,对测试人员来说这个数量还要更多;平均每次更换环境花费时间10个小时,华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建,按照人均工资15元/小时,每年花费在60万左右。 除此之外,由于PC的使用寿命较短,更新升级频繁,大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新,现在这个数字大约是10台/月,而随着华夏的发展壮大,这个数字会进一步增加,这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时,大量的PC也是的企业的能源消耗巨大,电力花费居高不下;按照平均180W/台,一台PC工作8小时/天,工业用电0.9元/度,华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低,PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中,很难进行统一的管理调度,也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的,我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余,无法将项目完成用不到的PC资源及时收回,以便给下一个项目小组使用,造成大量的IT资源浪费。

云计算平台详细方案设计

云计算平台详细方案设计

第1章数据中心云平台设计 1.1云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状,未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进,因此,云平台建议采用开放架构的产品。目前,越来越多的云服务提供商开始引入Openstack,并投入大量的人力研发自己的openstack版本,如VMware、华三等,各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同,具体参考如下: 图2-1:云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出,云平台大概分为三层,即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境,以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层

资源抽象与控制层通过虚拟化技术,负责对底层硬件资源进行抽象,对底层硬件故障进行屏蔽,统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层,用户可以按需申请相关的资源,包括:云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。 基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求,华北油田的云平台应具备异构管理能力,能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维,同时,云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护,满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计,如下图所示: 图2-2:云平台总体架构图 1.2资源池总体设计 从云平台的总体架构可以看出,资源池是云平台的基础。因此,在构建云平台的过程中,资源的池化迈向云的是第一步。

目前,计算资源的池化主要包括两种,一种是X86架构的虚拟化,主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等;另一种是小型机架构的虚拟化,主要的虚拟化平台为PowerVM,这里主要关注基于X86架构的虚拟化。 存储资源的池化也包括两种,一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术,如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等;另一种是基于SAN 存储实现的资源池化,实现的方式是利用存储虚拟化技术,如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景,对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构,如虚拟机文件、OLAP类数据库等,而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。 网络资源池化也包括两种,一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池,如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备;另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景,对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化,而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。 图2-2-1:华北油田资源池总体设计示例

物联网体系架构知识总结.pdf

物联网体系架构知识总结 最初的物联网概念,国内普遍认为的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的,当时还被称之为传感网,其定义是:通过射频识别(RFID)、红外线感应、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按照约定的协议,任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。 在2005年国际电信联盟(ITU)发布的同名报告中,物联网的定义发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网,提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联,无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景,初RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术到今天也得到了更加广泛的应用。 在我国,物联网的概念经过政府与企业的大力扶持已经深入人心。现在的物联网已经被贴上了“中国式”的标签,其含义为:物联网是将无处不在的末端设备和设施,包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等,和“外在使能”的,如贴上RFID的各种资产、携带无线终端的个人与车辆的等等的“智能化物件或动物”或“智能尘埃”,通过各种无线和有限的长距离和短距离通讯网络实现互联互通(M2M)、应用大集成、以及基于计算机的SaaS营运等模式,在内网、专网、互联网的环境下,采用时适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持等管理和服务功能,实现对“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 物联网体系

IoT平台的三种架构

IoT平台的三种架构 现在所有的云端的物联网平台和设备之间的通讯,本质上都是建构在TCP/IP协议之上的,只是对数据包的再封装而已,基于此我们可以是用WiFi,4G来实现设备和云平台的通讯,不过设备与设备之间的通讯,可以有3G/4G,WiFi,Bluetooth等,下面iBeacon厂家云里物里科技介绍这几种常用的通讯架构。 1、基于移动3G/4G通讯 基于移动3G/4G通讯 此架构是最简单的架构,设备就如同我们的手机,基于移动通讯来上网,其主要需要考虑如下几点: (1)每个设备都需要一个SIM卡; (2)数据流量问题,这种架构完全是走数据流量的,因此将会产生流量费用,这都是要考虑的;

(3)通讯质量问题,这完全依赖于移动服务商的网络覆盖状况,就如同我们手机一样,在有些环境下是没有信号的,也就没办法收发数据。 2、基于Wifi局域网 基于移动Wifi或者有线局域网通讯 此架构,适合于所有的物联网设备都是运行在一个局部环境中,设备通过Wifi 或者有线连接到路由器,而由路由器统一连接的物联网服务器,就如同我们家中装一个Wifi路由器上网一样的架构,需要注意的是: (1)功耗问题,对于使用WiFi接入的设备,最好不要使用电池供电,因为Wifi 的功耗比较大;

(2)干扰问题,部署此种架构,一定要考虑是否有干扰源,如电磁干扰,可以考虑采用工业级的无线路由器,一般抗干扰能力比较强。 3、基于蓝牙通讯 一般的基于蓝牙的物联网,会考虑通过蓝牙网关来部署。 基于Bluetooth 蓝牙由于其点对点的通讯方式,所以要考虑如下问题: (1)蓝牙网关的容量问题,也就是一个蓝牙网关能接入几个蓝牙设备,这取决于蓝牙网关中使用了多少个蓝牙设备;

云计算资源池平台架构设计

云计算资源池平台架构设计

目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)

2.6.5 防病毒 (62)

第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状,未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进,因此,云平台建议采用开放架构的产品。目前,越来越多的云服务提供商开始引入Openstack,并投入大量的人力研发自己的openstack版本,如VMware、华三等,各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同,具体参考如下: 图2-1:云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出,云平台大概分为三层,即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境,以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术,负责对底层硬件资源进行抽象,对底层硬件故障进行屏蔽,统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层,用户可以按需申请

基于云计算物联网的大数据搜集处理技术审批稿

基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】

基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要: 随着云计算云储存物联网等新技术的应用,人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集,处理各种数据呈爆炸型增长,在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和,社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词:云计算,物联网,大数据收集与处理 引言: 近年来,社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题,2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院(NIST)的定义,云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池(如计设施、存储设备、应用程序等)的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展,进一步深

化,基于互联网的新业态成为新的经济增长动力,互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强,网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临,世界上所有的物体,从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济,新时代。专家指出,当前我国经济进入新常态,平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点,促进大众创业,万众创新,提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)、网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility

容器云平台监控架构设计及优化

容器云平台监控架构设计及优化

目录 1. 概述 (1) 2. 价值和意义 (1) 3. 监控方案选型 (1) 3.1 容器云监控方案有哪些 (1) 3.2 方案对比并确定 (3) 4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4) 4.1 prometheus介绍 (4) 4.2 架构设计 (5) 4.3 监控点有哪些 (7) 4.4 重要组件介绍 (10) 4.5 数据可视化 (14) 4.6 高可用设计 (16) 4.7 性能优化与容量预估 (22)

1 概述 随着容器化的大力发展,容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时,传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控,全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控,旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据,验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。 2 价值和意义 监控是运维体系中是非常重要的组成部分,通过监控可以实时掌握系统运行状态,对故障提前预警,以及历史状态的回放,还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策,为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分,通过对本章的学习,能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案,并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。 3 监控方案选型 3.1 容器云监控方案有哪些 (1)Zabbix Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统,支持多种采集方式和采集客户端,同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议,它将采集到的数据存放到数据库中,然后对其进行分析整理,如果符合告警规则,则触发相应的告警。 Zabbix核心组件主要是Agent和Server,其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy,除此之外,为了扩展监控项,Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接

智慧政务云数据中心总体架构设计

智慧政务云数据中心总体架构设计

目录 第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)

第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设 数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准,建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统,可以避免重复投资,降低接口的复杂性,有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换,消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”,实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立 根据数据中心的功能定位,数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式,通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享 一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。 另一方面,数据中心的数据来源于各个业务部门,因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠 由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关,所以数据中心的安全是非常重要的。因此,必须要做好系统的安全设计,防范各种安全风险,确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构,采用高质量的产品,并且要具有一定的容灾功能。

大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式探析

大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式探析 摘要在大数据时代背景之下,物联网以及云计算是一种较为重要的技术手段,对于物流行业的发展有着积极的作用。而物联网技术就是在一些现实物品中RFID以及GPS、二维码以及机房扫描等信息检验以及各种设备为基础,通过互联网技术对其进行系统链接处理,可以实现对各种信息的交换以及信息传递,是一种智能化的物品流动模式。在智能物流发展中,必须要合理的应用云计算以及物联网,进而推动企业的持续发展。因此,文章主要对大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式进行了简单的探究分析。 关键词大数据时代;物联网;云计算;智能物流;发展模式 在物流行业中应用云计算可以提升物理信息的稳定性以及安全性,保障各种信息数据信息有效传递。在我国物流行业发展中,应用合理的云计算以及物联网技术手段,可以为客户提供更为优质的信息服务,进而推动其长足发展。对此,而加强对物联网以及云计算技术在智能物流中发展模式的分析与探究,了解物联网以及云计算在大数据时代中物流行业中的应用,对于智能物流行业的发展有着积极的推动作用。 1 智能物流中物联网与云计算的应用 1.1 感知和定位功能 在傳统的物流行业中,物流货物信息无法真正做到实时感知以及定位处理,无法控制物流货物;而通过物联网技术在货物物流中通过RFID、红外线、GPS 以及相关传感器等芯片技术,就可以对各种信息进行实时的数据信息采集,了解货物运输现场的实时动态数据、可以对温度状况、压力因素、运输路径、运输状态以及运输类别等信息进行系统的处理与控制,传感器在获得这些信息之后,可以通过物联网信息将其与物流管理中心进行衔接,管理中心可以对各项信息数据进行系统的监控中,进而加强对物流货物等状况的系统监督[1]。 1.2 业务一体化功能 在物流货物的运输传递过程中,传统的物流中存在的最为主要的问题就是对于物流货物的具体状况无法进行精准分析,这样就会导致一些误会与矛盾问题的出现。而物联网技术主要就是利用无线网络技术手段,将一些物流货物通过网络平台进行同步更新,用网络技术手段实现信息的共享,进而为物流企业以及客户的实时沟通奠定基础,构成统一的业务流程,实现业务一体化服务系统。在大数据时代,物联网技术以及云计算将传统的物流信息进行了系统的整合,为物流业务工作的开展奠定了基础。 1.3 智能信息处理功能

物联网与云计算的结合

物联网与云计算的结合[1] 人的生活越来越离不开互联网,而人更离不开的是赖以生存的客观事物,物物相连的物联网概念深入人心,应用潜力巨大。深入浅出物联网和云计算的发展现状,探索将物联网与云计算结合起来的具体思路:即相关物理设备的对应方式,单个云计算中心对多个业务终端,多个云计算中心终端积等方式;挖掘其中的意义,提出对结合的应用的前瞻;简要分析当前面临的待解决的主要问题。 互联网在短短近几年内已经呈现出爆炸式发展,人们通过计算机等终端互相连接实现了数据信息的快速传递,各种网络通信层出不穷,万维网多姿多彩。在后在追求多方面应用的同时,人们要求互联网更加适用于生活的细节,物联网(The Internet of things)应运而生,从他概念的提出到如今各种应用实例的出现,表明了人们迫切需要她与现有的互联网整合起来,实现人类社会与物理系统的整合物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中。计算机设备行业的迅猛发展为互联网高速化,智能化发展注入了强大动力。“云计算”以其超大的规模,虚拟化,高可靠性,通用性,高可扩展性,按需服务,廉价以及方便等特点,成为了互联网发展的新主题。在物联网与互联网的整合需要一个或多个强有力的计算中心,能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。云计算的出现恰逢其时。物联网与云计算的结合,势必是一种趋势,他们之间的关系,可以举个例子来说,而物联网则是人的五官和四肢。那么云计算就是人的大脑。 物联网与云计算是什么关系[2]? 云计算是实现物联网的核心。运用云计算模式,使物联网中数以兆计的各类物品的实时动态管理,智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中,将各种物体充分连接,并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心,进行汇总、分析和处理。 从物联网的结构看,云计算将成为物联网的重要环节。物联网常见的层次结构包含:感知层,将物品信息进行识别、采集;传输层,通过现有的2G、3G以及未来4G通信网络将信息进行可靠传输;信息处理层,通过后台的云计算系统来进行智能分析和管理。物联网与云计算的结合必将通过对各种能力资源共享(包括计算资源、网络资源、存储资源、平台资源等)、业务快速部署、人物交互新业务扩展、信息价值深度挖掘等多方面的促进带动整个产业链和价值链的升级与跃进。物联网强调物物相连,设备终端与设备终端相连,云计算能为连接到云上设备终端提供强大的运算处理能力,以降低终端本身的复杂性。二者都是为满足人们日益增长的需求而诞生的。 物联网与云计算的结合思路: 物联网与云计算各自具备很多优势,结合方式我们可以分为以下几种。 第一,一对多方式。即单一云计算中心,多业务终端。此类模式中,分布范围的较小各物联网终端(传感器、摄像头或3G手机等),把云中心或部分云中心做为数据/处理中心,终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储,云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。 这类应用非常多,如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云计算中心,可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能,对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云中心居多。 第二,多对多,即多个云计算中心,大量业务终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言,多中心、大量终端的模式较适合。譬如,一个跨多地区或者多国家的企业,因其分公司或分厂较多,要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等

最全的云计算平台设计方案

1.云计算参考架构 在私有云当中,主要包含以下几个组件:物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。(如图私有云参考架构) 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源,包括存储、计算服务器、网络,无论是云还是传统的数据中心,都必须基于一定的物理架构才能运行。 在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现,也就是说,所有的物理基础架构应当是统一被管,且任一设备可以看成是无状态,或者说并不与其它的资源,或者是上层应用存在紧耦合关系,可以被私有云根据最终用户的需求,和预先定制好的策略,对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件,通过虚拟化的方式,可以让计算资源运行超过以前更

多的负载,提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署,物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整,提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态,比如性能、可用性、故障、事件汇总等等,并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件,服务自动化层拥有自动化配置和部署功能,可以进行服务模板的制定,并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册,用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求,由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法,让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系,通过云API,可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池,包括不同架构的计算资源,并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口,云服务门户上提供了所有可用服务的目录,并提供了完善的服务申请流程,用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。 云服务门户收到最终用户的请求时,将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。 不同的用户通过同一个云服务门户当中,将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录,这是云计算当中的多租户技术,用户使用的资源在后台集中,但是在前端是完全的逻

物联网网络架构及安全性

编号:AQ-Lw-02554 ( 安全论文) 单位:_____________________ 审批:_____________________ 日期:_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 物联网网络架构及安全性 Internet of things network architecture and security

物联网网络架构及安全性 备注:加强安全教育培训,是确保企业生产安全的重要举措,也是培育安全生产文化之路。安全事故的发生,除了员工安全意识淡薄是其根源外,还有一个重要的原因是员工的自觉安全行为规范缺失、自我防范能力不强。 一、物联网概念绪论 目前,世界各国已经开始重视物联网的建设,并做了大量的技术研发和实际应用工作,我国将物联网的发展列为信息产业发展的下一个战略高点。物联网的网络架构和安全体系对物联网的安全使用和可持续发展起着至关重要的作用。本文对物联网分层结构进行分析,从架构特点探讨其潜在的信息安全问题,希望对于我国今后的物联网的建设,提供一定的参考依据 1.1物联网概念 物联网概念最早于1999年由美国麻省理工学院提出,但一直以来业界并没有明确统一的定义。早期的物联网是指依托射频识别(RFID)技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大变化。2010年,由中国工程院牵头组织学术界和产业界众多专家学者召开了多次会议,对物联网概念、体系架构以及相关

内涵和外延进行研究讨论,统一了对物联网的认识。 现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、RFID、二维码、多媒体采集技术等。 二、物联网网络架构 目前,我国物联网网络架构分为感知层、网络层和应用层。 2.1感知层 相当于物理接触层,技术上由识别芯片(RFID)、传感器、智能芯片等构成,感知范围可以是单独存在的物体,一个特定区域的物体,或是某行业划分下特定一类物品及一个物体不同位置等,主要实现智能感知功能,包括信息采集、捕获、物体识别等,其关键技术包括RFID、传感器、自组织网络、短距离无线通信等。 2.2网络层 感知层的信息经由网关转化为网络能够识别的信息后就传到了

物联网、云计算和大数据在电子服务中的应用(DOC)

工程硕士学位论文 M.E. DISSERTATION 论文题目:物联网、云计算和大数据在电子服务中的 应用 论文作者: 领域:软件工程 指导教师:邵勇 论文提交日期: 2012年12月

北京工业大学硕士专业学位论文 非全日制 题目:物联网、云计算和大数据在电子服务中的应 用 英文题目:The Internet of things, cloud computing and data in the application of electronic services 论文作者: 领域:软件工程 申请学位:工程硕士专业学位

指导教师:邵勇 所在单位:北京工业学院软件学院 答辩日期:2012年12月 授予学位单位:北京工业大学 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名: 日期:2012年12月 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部

分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 (保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名:日期:导师签名:日期:

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。 云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。 大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 物联网、云计算和大数据在电子服务领域内有着不小的应用,为我们的生活带来了方便与快捷,让人与人之间的距离更近了。 关键字:物联网云计算大数据电子服务

云计算与物联网之的关系

物联网与云计算的关系 云计算和物联网两个词经常一起出现,又同时出现在十二五规划中;解读《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》还可以看出,云计算和物联网是新一代信息技术产业的核心,物联网与云计算助力加快培育和发展战略性新兴产业(见《物联网与云计算:助力战略性新兴产业的推进》,人民邮电出版社2011年8月1日出版)。然而,尽管人们知道云计算和物联网之间有着紧密的关系,但却总是弄不清楚究竟是什么关系;为此说明如下: (1)物联网和云计算是国家非常重视的战略性新兴产业,是国家重点推动跨越发展的新一代信息技术产业。物联网产业有很大的市场容量,有巨大的发展潜力,是重大的应用领域。 (2)物联网的形成和发展会产生分布在各处的大量的数据需要协调和处理,云计算对于物联网数据处理起到重要的支持作用。没有云计算,物联网就会成为“物离网”,一个一个的信息孤岛,没有云计算平台支持的物联网价值不大。小范围的传感器数据处理和整合的技术早已就有了,如工控领域,这并不是真正的物联网。 (3)对于云计算来说,物联网是一个应用,一个国家重点推动的巨大的应用领域。但从业务层次来看,物联网与其他应用对于云计算来说没有本质的区别。云计算不关心具体的应用。 物联网产业要真正的蓬勃发展离不开云计算的支撑,物联网项目在上马的时候一定要考虑到后面的支撑平台。 物联网从字面意义讲就是物物相连成网;但通常意义上是指通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。最早是由美国麻省理工大学Auto-ID实验室在1999年提出的,最初是为了提高基于互联网流通领域信息化水平而设计的。 物联网的产业链可以细分为标识、感知、处理和信息传送四个环节,每个环节的关键技术分别为RFID、传感器、智能芯片和电信运营商的无线传输网络。从它的产业链来看,无论是RFID技术、智能芯片技术,还是无线传感器网络技术,其实都早已存在,甚至趋于成熟,开发难度应该不大。芯片技术,无线网络技术,传感器技术,全球导航系统技术等技术的一应俱全,物联网可谓万事俱备,只欠东风。东风为何?这个问题的答案实质上就是物联网的价值所在,那物联网的价值到底在什么地方,物还是网呢? 物联网,有物也有网,物网结合,物离不开网,网也离不开物,物网孰重孰轻?一个“联”字道破天机,答案只有一个,那就是互联网,而不是物。传感是容易的,信息的收集已不难,感知信息的传送也不再是问题,实质上难就难在海量信息如何在整个互联网上分析和处理,并对物体实施智能化的控制。要解决这个问题,就必须建立一个全国性的乃至全

相关文档
最新文档